本發(fā)明屬于航空復(fù)材智能制造，具體涉及一種面向航空復(fù)材制造熱壓成型工序的調(diào)度優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、航空裝備制造業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其發(fā)展和進(jìn)步對于國家安全、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、以及國際競爭力的提升都起到了不可替代的作用。而航空復(fù)材即航空復(fù)合材料以其理想的理化性能，已經(jīng)逐漸取代金屬合金成為航空裝備制造的主要原材料。復(fù)合材料在航空裝備制造中的廣泛應(yīng)用，使其需求激增，而航空復(fù)合材料的生產(chǎn)具有多品種、小批量、可重入制造等特點(diǎn)，導(dǎo)致其生產(chǎn)周期長、制造工序復(fù)雜，因而供需矛盾突出。傳統(tǒng)的復(fù)合材料生產(chǎn)管理模式無法滿足現(xiàn)行飛機(jī)生產(chǎn)的需求，因此對復(fù)合材料生產(chǎn)系統(tǒng)的生產(chǎn)計(jì)劃排程提出了更高的要求。熱壓成型工序作為復(fù)材制造中間工序，在復(fù)材制造過程的加工時(shí)間最長，成為復(fù)材制造中的瓶頸工序。傳統(tǒng)的工序調(diào)度方案容易造成設(shè)備利用率不足，延誤情況頻發(fā)等問題，因此，建立有效的調(diào)度模型與算法，優(yōu)化熱壓成型生產(chǎn)計(jì)劃排程方案，對推動(dòng)航空復(fù)材制造向數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型升級有著至關(guān)重要的作用。

2、目前，有關(guān)航空復(fù)材制造生產(chǎn)計(jì)劃排程的相關(guān)研究眾多，有關(guān)熱壓成型調(diào)度問題研究多為考慮工件尺寸差異、工件族差異和工件釋放時(shí)間差異，以最小化總完工時(shí)間為目標(biāo)的一維批調(diào)度研究。但現(xiàn)有研究往往忽視了預(yù)浸料的外置時(shí)間以及機(jī)器適用性的限制。預(yù)浸料的外置時(shí)間要求工件必須在預(yù)制件變質(zhì)過期之前進(jìn)罐加工，因而會(huì)產(chǎn)生工件釋放時(shí)間窗的差異。機(jī)器適用性是指并非所用的工件都能在任意型號的熱壓罐中加工，不同工件只能由滿足其熱處理參數(shù)和尺寸要求的機(jī)器上進(jìn)行加工?，F(xiàn)有技術(shù)如專利cn118396272a-一種基于遺傳算法的航空復(fù)材熱壓成型工序調(diào)度優(yōu)化方法，僅適用于固化加工一致性要求較高或復(fù)材標(biāo)準(zhǔn)件產(chǎn)品相對單一的生產(chǎn)制造場景。此類生產(chǎn)情境下根據(jù)工件的熱處理參數(shù)可以明確劃分出特定的工件固化組，一種類型的熱壓罐只負(fù)責(zé)加工一種工件固化組，不同熱壓罐負(fù)責(zé)加工的工件相互獨(dú)立。使用單一固化組分配方案可以確保復(fù)材標(biāo)準(zhǔn)件的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，并簡化生產(chǎn)管理和操作。從批調(diào)度問題的劃分標(biāo)準(zhǔn)來說，其主要解決的是單機(jī)二維批調(diào)度，即一批工件由一臺(tái)批處理機(jī)加工，應(yīng)該如何制定生產(chǎn)計(jì)劃，該問題屬于單機(jī)調(diào)度問題。且算法改進(jìn)的思路是運(yùn)用基于最大時(shí)間兼容工件集合設(shè)計(jì)的編碼方法和修復(fù)算子提升種群質(zhì)量，修改經(jīng)典遺傳算法的交叉算子和變異算子提高算法的收斂速度，降低求解時(shí)間。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種面向航空復(fù)材制造熱壓成型工序的調(diào)度優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)熱壓成型固化工序中多臺(tái)非等同批處理機(jī)器協(xié)同加工的排程方案優(yōu)化，提升熱壓固化工序的生產(chǎn)效率，解決現(xiàn)有技術(shù)中熱壓成型工序延誤情況頻發(fā)、工件廢品率較高的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：

3、一種面向航空復(fù)材制造熱壓成型工序的調(diào)度優(yōu)化方法，包括：

4、步驟一：根據(jù)航空復(fù)材制造熱壓成型生產(chǎn)計(jì)劃，以工件總延誤時(shí)間最小為目標(biāo)，建立熱壓成型生產(chǎn)計(jì)劃排程目標(biāo)函數(shù)；

5、步驟二：建立考慮工件釋放時(shí)間窗和機(jī)器適用性的二維熱壓成型工序批調(diào)度模型；

6、步驟三：以所述目標(biāo)函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)，以二維熱壓成型工序批調(diào)度模型為優(yōu)化模型，利用嵌有自適應(yīng)領(lǐng)域搜索策略的遺傳算法求解得到熱壓成型生產(chǎn)計(jì)劃排程方案。

7、為優(yōu)化上述技術(shù)方案，采取的具體措施還包括：

8、上述的步驟一建立如下熱壓成型生產(chǎn)計(jì)劃排程目標(biāo)函數(shù)：

9、mint(1)

10、其中，t表示所有工件的延誤時(shí)間和。

11、上述的步驟二建立的二維熱壓成型工序批調(diào)度模型包括公式(2)至公式(27)：

12、通過公式(2)、公式(3)確保每個(gè)工件在生產(chǎn)計(jì)劃中能且僅能被分配一次；

13、通過公式(4)、公式(5)確保分配在一批加工的任意兩個(gè)工件釋放時(shí)間窗兼容；

14、通過公式(6)確保對于任意的工件，只能由其適用機(jī)器集合中的一臺(tái)批處理進(jìn)行加工；

15、通過公式(7)確保工件不會(huì)被分配到其適用機(jī)器集合之外的機(jī)器上進(jìn)行加工；

16、通過公式(8)確保被分配在同一批中的工件必須在同一臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行加工；

17、通過公式(9)和公式(10)確保分配在一批工件中的任意工件不能超過熱壓罐內(nèi)部操作平臺(tái)的邊緣；

18、通過公式(11)和公式(12)確保分配在一批中的任意兩個(gè)工件不能相互重疊；

19、通過公式(13)確保被分配在同一批的任意兩個(gè)工件的相對位置；

20、通過公式(14)和公式(15)，確定一臺(tái)批處理機(jī)一次只能加工一批工件，且對批次的先后順序進(jìn)行了排序；

21、通過公式(16)，確定每個(gè)工件的延誤時(shí)間；

22、通過公式(17)，確定分配方案的總延誤時(shí)間，其中t表示所有工件的延誤時(shí)間和；通過公式(18)-公式(27)，確定各變量的取值范圍，其中，m是正數(shù)；

23、

24、

25、上述模型中各變量和參數(shù)的含義如下：

26、集合和索引：

27、n＝{1,2,…,n}：表示所有工件的集合，n為工件數(shù)量；

28、m＝{1,2,...,m}：表示機(jī)器類型，m表示機(jī)器類型的數(shù)量；

29、b＝{1,2,…,b}：表示所有批次的集合，b為批次數(shù)量；

30、i,i′,i″：工件索引，i,i′,i″∈n；

31、j:機(jī)器索引，j∈m；

32、參數(shù)：

33、wi,hi：工件的寬和高，

34、pi：工件的加工時(shí)間，

35、di：工件的預(yù)期交付時(shí)間，

36、esti,lsti：分別表示工件的最早可開始加工時(shí)間和最晚可開始加工時(shí)間，i∈n；

37、決策變量：

38、ui′i：0-1變量，若工件i和工件i'分配到同一個(gè)批次則為1，否則為0，

39、eii′：0-1變量，若工件i和i′都是關(guān)鍵工件，且i在i′之前進(jìn)行加工則為1，否則為0；

40、oi：0-1變量，如果第i個(gè)工件的高與機(jī)器的寬平行(工件旋轉(zhuǎn)90°放置)則為1，否則為0；

41、li,m：0-1變量，如果第i個(gè)工件放在第m種機(jī)器上加工則為1，否則為0；

42、aii′：0-1變量，若第i個(gè)工件在第i′工件的左側(cè)則為1，否則為0；

43、bii′：0-1變量，若第i個(gè)工件在第i′工件的底部則為1，否則為0；

44、xi：整數(shù)變量，工件i左下角橫坐標(biāo)；

45、yi：整數(shù)變量，工件i左下角縱坐標(biāo)；

46、ci：整數(shù)變量，工件i的實(shí)際完工時(shí)間；

47、ti：整數(shù)變量，工件i的延誤時(shí)間。

48、上述的嵌有自適應(yīng)領(lǐng)域搜索策略的遺傳算法的求解過程如下：

49、(1)確定優(yōu)化目標(biāo)和優(yōu)化模型：以步驟1建立的目標(biāo)函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)，以步驟2建立的模型為優(yōu)化模型；

50、(2)確定編碼策略：采用整數(shù)編碼的方法，一個(gè)染色體經(jīng)過解碼后得到問題的一個(gè)解，一條染色體上的基因數(shù)量由問題的工件數(shù)量決定，染色體上的基因編號代表不同的工件序號，工件序號在染色體上的排列順序決定工件在分配批次時(shí)的優(yōu)先級；

51、(3)確定解碼策略：采用最早完工機(jī)器優(yōu)先的啟發(fā)式解碼策略emm對染色體進(jìn)行解碼，得到對應(yīng)的工件排程方案；

52、(4)確定終止條件及適應(yīng)度函數(shù)：終止條件為判斷當(dāng)前迭代次數(shù)i是否大于最大迭代次數(shù)gen；適應(yīng)度函數(shù)為工件總完工時(shí)間函數(shù)，其計(jì)算公式為：f＝∑i∈nti，其中ti為整數(shù)變量，工件i的延誤時(shí)間；

53、(5)初始化種群，進(jìn)行適應(yīng)度評價(jià)：基于最大時(shí)間兼容工件集合分段生成初始的染色體的編碼基因序列；

54、(6)進(jìn)行選擇操作、交叉操作和變異操作，計(jì)算新個(gè)體適應(yīng)度；

55、(7)進(jìn)行自適應(yīng)鄰域搜索操作，提升種群質(zhì)量。

56、上述的emm的流程為：

57、選擇一個(gè)機(jī)器初始化一個(gè)批次，機(jī)器的篩選遵循完工時(shí)間最小的批處理機(jī)優(yōu)先的規(guī)則，如果各機(jī)器的總完工時(shí)間都相同，則優(yōu)先選擇尺寸最大的批處理機(jī)；依照編碼順序依次向批次中添加工件，直到批次不能再添加新的工件，關(guān)閉當(dāng)前批次，重新選擇機(jī)器初始化一個(gè)新的批次，循環(huán)操作直到所有工件被分配到批次中。

58、上述的交叉操作采用的交叉策略為：給定一個(gè)交叉概率pc，對于一對父代染色體，隨機(jī)生成一個(gè)概率p，如果p≤pc，則選擇父代染色體1中隨機(jī)位置處的幾個(gè)基因，基因的位置可不連續(xù)，保留選中的基因在染色體1中的先后順序，記作基因片段a；保留染色體2中除基因片段a外的所有基因順序，按基因片段a中基因順序替換染色體2中空缺位置，生成子代染色體1；選擇染色體2相同位置的基因記作基因片段b，以染色體1為底相同的操作重復(fù)一次生成子代染色體2；

59、所述變異操作采用的變異策略為：給定一個(gè)變異概率pm，對于當(dāng)前種群的每一個(gè)個(gè)體，隨機(jī)生成一個(gè)概率p，如果p≤pm，則執(zhí)行變異操作，具體操作為：隨機(jī)選擇一個(gè)時(shí)間兼容工件集合ks，將ks在染色體中的所有的基因順序顛倒，再按順序插入到染色體中原有的基因位置，生成子代染色體。

60、上述的自適應(yīng)鄰域搜索策略如下：

61、在算法迭代過程中，當(dāng)?shù)趎次迭代的交叉、變異算子執(zhí)行完成后，初始化或者根據(jù)前一代各鄰域搜索算子得分生成輪盤賭，具體操作為：根據(jù)以下公式生成當(dāng)前種群各領(lǐng)域搜索算子選擇概率p(ns,n)，利用輪盤賭對種群中的每一個(gè)個(gè)體選擇鄰域搜索策略，其中領(lǐng)域搜索算子選擇概率p(ns,n)計(jì)算公式為：

62、

63、式中w(ns,n-1)表示鄰域搜索算子ns在第n-1代的累計(jì)得分權(quán)重，各領(lǐng)域搜索算子ns在第n代的得分權(quán)重計(jì)算公式w(ns,n)為：

64、

65、其中，r為參數(shù)，表示前一代鄰域搜索算子被選概率對后一代的影響；search_timens表示在第n代種群的鄰域搜索過程中，鄰域搜索算子ns搜尋到鄰域解的次數(shù)；scorens表示對于第n代種群進(jìn)行鄰域搜索后，各鄰域搜索算子的最終得分；所述得分的規(guī)則如下：將當(dāng)前種群的每一個(gè)個(gè)體視為當(dāng)前解，如果鄰域搜索后得到的鄰域解優(yōu)于當(dāng)前解，則其相對應(yīng)的鄰域搜索算子得分增加σ1，如果鄰域解優(yōu)于全局最優(yōu)解，則其對應(yīng)的鄰域搜索算子得分額外增加σ2，如果鄰域解質(zhì)量比當(dāng)前解差，則鄰域搜索算子得分不變，σ1小于σ2。

66、上述的自適應(yīng)鄰域搜索設(shè)有針對最大延誤工件的調(diào)整算子mtj，用于將總延誤時(shí)間最大的工件插入到適配性較好的同一批處理機(jī)的批次中，具體流程為：

67、記錄整個(gè)分配方案中延誤時(shí)間最長的工件i；篩選工件i所屬的最大時(shí)間兼容工件集合中的所有工件對應(yīng)的所有批次并從中篩選出符合工件i的機(jī)器兼容性的所有批次bi；構(gòu)造評價(jià)工件和批次適配性強(qiáng)弱的得分函數(shù)fb；根據(jù)各批次評價(jià)工件和批次適配性強(qiáng)弱的得分生成輪盤賭，依概率選擇一個(gè)批次并將工件插入到該批次中，并對染色體個(gè)體的編碼進(jìn)行調(diào)整；所述評價(jià)工件和批次適配性的得分函數(shù)fb的計(jì)算公式如下：

68、

69、其中，表示批次b的最早開始加工時(shí)間estb和工件i的最早開始加工時(shí)間esti的差值，越大，表明工件i的釋放時(shí)間越接近批次b的最早可開始加工時(shí)間；表示批次b的最晚開始加工時(shí)間lstb和工件i的最晚可開始加工時(shí)間lsti的差值，越大，表示工件i的外置時(shí)間和批次b的最晚可開始加工時(shí)間越接近；為分段函數(shù)，當(dāng)pb-pi≥0，即批次的加工時(shí)間不小于工件的加工時(shí)間時(shí)，當(dāng)pb-pi<0，即工件的加工時(shí)間超過了批次的加工時(shí)間時(shí)，用來評價(jià)工件i插入前后，對批次b的加工時(shí)間的影響，當(dāng)時(shí)，表示工件i插入到批次b后，不會(huì)增加整個(gè)批次的加工時(shí)間，當(dāng)工件時(shí)，表明工件i加入到批次b后，批次的加工工件增加成為工件的加工時(shí)間，此時(shí)工件的加工時(shí)間相較于批次的加工時(shí)間的差值越大，越??；α代表工件的釋放時(shí)間窗和批次的可開始加工時(shí)間窗兩者間的兼容性對批次適配性的影響程度，β代表工件加工時(shí)間對批次適配性的影響，α+β＝1。

70、上述的自適應(yīng)鄰域搜索設(shè)有針對相同批處理機(jī)上最大延誤批次的調(diào)整算子mtb，用于將方案中總延誤時(shí)間最長與同一批處理機(jī)中的其他批次進(jìn)行調(diào)整，具體流程為：

71、選擇總延誤時(shí)間最長的批次b1，記錄加工批次b1的批處理機(jī)記作m；篩選批處理機(jī)m中小于批次b1開始加工時(shí)間的批次組成集合b，從該批次集合b中隨機(jī)選擇一個(gè)批次b2；將批次b1和b2中的工件全部取出形成工件集合j，按照工件wi×hi/di的降序排序，其目的是使預(yù)期交付時(shí)間更早且尺寸更大的工件優(yōu)先安排加工；依照重新排序后的工件順序替換染色體中工件集合j對應(yīng)的基因片段，其中wi,hi為工件的寬和高；di為工件的預(yù)期交付時(shí)間。

72、上述的自適應(yīng)鄰域搜索設(shè)有針對不同批處理機(jī)間批次的調(diào)整算子mtm，用于將方案中的隨機(jī)一臺(tái)批處理機(jī)上總延誤時(shí)間最大的批次與適配性較好的批處理機(jī)上的批次進(jìn)行調(diào)整，具體流程如下：

73、隨機(jī)選擇一臺(tái)批處理機(jī)m1，記錄批處理機(jī)m1上總延誤時(shí)間最大的批次b1；根據(jù)批次b1中所有工件的適用機(jī)器集合，篩選出最適用調(diào)整批次b1的批處理機(jī)m2；篩選出m2中完工時(shí)間小于批次b1的所有批次并隨機(jī)選擇一個(gè)批次b2記作被調(diào)整的批次；將批次b1和批次b2中的工件合并，刪除不能同時(shí)適用批處理機(jī)m1和批處理機(jī)m2的工件，組成工件集合j，將集合j中的所有工件按照wi×hi/di的值降序排序，確保交付任務(wù)更緊急、批處理機(jī)空間利用效率更高的工件優(yōu)先安排加工；按照集合j中的工件順序替換染色體中集合j對應(yīng)的基因片段，其中wi,hi為工件的寬和高；di為工件的預(yù)期交付時(shí)間。

74、本發(fā)明具有以下有益效果：

75、本發(fā)明在已有的航空復(fù)材熱壓成型調(diào)度問題研究的基礎(chǔ)上，針對預(yù)浸料的外置時(shí)間、工件機(jī)器適用性和二維空間特征，研究預(yù)浸料外置時(shí)間和機(jī)器適用性限制的的二維批調(diào)度問題，建立了以最小化工件總延誤時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)的混合整數(shù)規(guī)劃的熱壓成型工序批調(diào)度模型，并針對研究問題調(diào)用遺傳算法，根據(jù)預(yù)浸料外置時(shí)間特點(diǎn)，基于最大時(shí)間兼容工件集合的概念，設(shè)計(jì)了嵌有自適應(yīng)領(lǐng)域搜索策略的遺傳算法(genetic?algorithm?withadaptive?neighborhood?search?of?maxima?time-compatible?job?sets，ansga-mtc)來求解模型，通過適用于本問題解碼、交叉和變異策略，提高求解精度，能夠自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)工件分批和批次排程，使得工件總延誤時(shí)間最小，可以在最小化工件加工批次的同時(shí)顯著降低工件的總延誤時(shí)間，減少預(yù)浸料變質(zhì)情況的出現(xiàn)，為提高熱壓成型生產(chǎn)效率，促進(jìn)復(fù)材制造企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型升級創(chuàng)造條件，從而解決熱壓成型制造中因預(yù)浸料外置時(shí)間的約束導(dǎo)致延誤頻發(fā)或工件過期浪費(fèi)的情況，優(yōu)化了熱壓成型制造的排程方案，提升了復(fù)材制造的綜合生產(chǎn)效率。

76、本發(fā)明適用于復(fù)材標(biāo)準(zhǔn)件產(chǎn)品多樣的生產(chǎn)制造場景。此類生產(chǎn)情境下訂單需求多變，工件品種多樣，因此劃分出的工件固化組眾多且彼此間的區(qū)分并不明顯。為了充分利用設(shè)備資源，企業(yè)會(huì)使用工件協(xié)同加工分配方案，不同的熱壓罐負(fù)責(zé)加工的工件既不相互獨(dú)立，也不完全相同，存在機(jī)器適用性的限制。

77、本發(fā)明解決的多臺(tái)批處理機(jī)的生產(chǎn)加工，屬于并行機(jī)調(diào)度問題，且不同的批處理機(jī)的尺寸型號、生產(chǎn)能力均不相同，現(xiàn)有技術(shù)解決的單機(jī)批調(diào)度問題非等同并行機(jī)的二維批調(diào)度問題。單機(jī)批調(diào)度和并行機(jī)批調(diào)度在機(jī)器調(diào)度領(lǐng)域?qū)儆诓煌姆种?，而非等同并行機(jī)是并行機(jī)調(diào)度問題中更為復(fù)雜的情況。

78、本發(fā)明除了采用同樣的編碼方法提升種群質(zhì)量外，對經(jīng)典遺傳算法的交叉變異方法并未改動(dòng)，而是基于最大時(shí)間兼容工件集合的概念設(shè)計(jì)了三類鄰域搜索動(dòng)作和自適應(yīng)鄰域搜索機(jī)制來加快算法的收斂。